『壹』 數據分析常用哪些模型
【導讀】在進行數據分析時，那就會提及數據分析模型。在進行數據分析之前，首先要建立一個數據分析模型。根據模型的內容，將其細分為不同的數據指標以進行詳細分析，最後得到所需的分析結果以及分析結論。那麼，常見的數據分析模型有哪些呢?
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1.行為事件分析
行為事件分析方法，研究某種行為事件對企業組織價值的影響程度。公司通過研究與事件發生有關的所有因素來挖掘或跟蹤用戶行為事件背後的原因，公司可以使用它來跟蹤或記錄用戶行為或業務流程，例如用戶注冊，瀏覽產品詳細信息頁面，成功的投資，現金提取等交互影響。
2.漏斗分析模型
漏斗分析是一組過程分析，可以科學地反映用戶的行為以及從頭到尾的用戶轉化率的重要分析模型。
漏斗分析模型已廣泛用於日常數據操作，例如流量監控和產品目標轉化。例如，在產品服務平台中，實時用戶從激活APP到支出開始，一般用戶的購物路徑是激活APP，注冊帳戶，進入實時空間，交互行為和禮物支出。
3.留存分析模型
留存分析是一種分析模型，用於分析用戶的參與/活動級別，調查執行初始行為的用戶執行後續行為的數量。這是衡量產品對用戶價值的重要方法。保留率分析可以幫助回答以下問題：
新客戶是否完成了您對用戶將來要做行為的期望?如付款單等;社交產品可以改善對新注冊用戶的指導流程，並希望提高注冊後用戶的參與度，如何進行驗證?我想確定產品變更是否有效。
4.分布分析模型
分布分析是在特定指標下對用戶的頻率和總量進行分類顯示。它可以顯示單個用戶對產品的依賴程度，分析不同地區和不同時間段內客戶購買的不同類型產品的數量，購買頻率等，以幫助運營商了解當前客戶狀態和客戶運營情況。
5.點擊分析模型
用一種特殊的突出顯示顏色形式用於顯示頁面或頁面組區域(具有相同結構的頁面，例如產品詳細信息頁面，官方網站博客等)中不同元素的點擊密度的圖表。包括元素被單擊的次數，比例，被單擊的用戶列表以及按鈕的當前和歷史內容等因素。
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